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北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2020 年摇 第 5 期

进行取自然对数处理。 三、实证结果与分析
2郾 数据说明 (一)描述性统计分析
本文的面板数据来源于世界投入产出数据 主要变量的描述性统计结果如表 2 所示。 在

库、世界银行数据库、联合国贸发会议数据库、 本文选取的样本期间,FVAR 介于 0郾 021 ~ 0郾 875,
《全球竞争力报告》、法国国际经济研究中心以 均值为 0郾 290;FVAR2 介于 0郾 049 ~ 1郾 007,均值为

及国际透明组织发布的“ 贪污腐败印象指数冶。 0郾 477。 可见,用两种方法测算的全球价值链嵌入
基于被解释变量的可获得性和全面性,本文测 度存在差异,不同国家的全球价值链嵌入度也存
算了世界投入产出数据库中涵盖的 42 个国家 在差异。 贸易便利化指数的最小值为 0郾 210,最
的 FVAR 和 FVAR2;基于贸易便利化指数计算中 大值为 0郾 920,不同国家的贸易便利化水平显示
所涉及的 15 个指标的全面性,本文选用 2006— 出明显的异质性。 当然,更深入的研究需要通过
2014 年的数据。 实证分析进一步开展。

表 2摇 主要变量的描述性统计
变量名称 变量代码 样本量 均值 标准差 最小值 最大值
FVAR 15 384 0郾 290 0郾 132 0郾 021 0郾 875
全球价值链嵌入度
FVAR2 15 384 0郾 477 0郾 145 0郾 049 1郾 007
贸易便利化指数 My 15 462 0郾 679 0郾 116 0郾 210 0郾 920
经济实力 PGDP 15 498 10郾 019 0郾 924 2郾 323 11郾 608
金融水平 Fin 15 170 1郾 308 0郾 700 0郾 215 3郾 573
科研水平 Tech 14 555 0郾 016 0郾 009 0郾 001 0郾 043
基础设施 Inf 15 475 0郾 219 0郾 104 0郾 001 0郾 426
外商直接投资 Fdi 15 498 0郾 038 0郾 062 0郾 001 0郾 546
工业化水平 Ind 15 375 0郾 286 0郾 073 0郾 107 0郾 481
两国距离 Dist 15 498 8 421郾 603 4 682郾 495 0郾 009 19 780郾 290
贸易竞争力 Comp 15 498 - 0郾 055 0郾 174 - 0郾 734 0郾 318
班轮运输相关指数 Banlun 13 284 42郾 438 32郾 577 3郾 620 165郾 051
人口死亡率 Death 15 498 0郾 117 0郾 033 0郾 066 0郾 218
对外开放度 Open 15 498 0郾 297 0郾 434 0郾 039 2郾 732
国内市场规模 GDP 15 498 26郾 737 1郾 709 22郾 809 30郾 415

摇 摇 (二)基准回归结果分析 便利化水平对全球价值链嵌入度的估计系数在
表 3 中,列(1) 的估计结果表明,贸易便利 1% 水平下显著为正。 Tech 的系数同样在 1% 的
化水平在 1% 的显著水平下对被解释变量具有 水平下显著为正,表明科技研发水平对各国在
正向的影响效应,即贸易便利化水平对各国在 全球价值链中的嵌入具有促进作用。 列(4) 将
全球价值链中的嵌入具有显著的促进作用。 列 金融水平(Fin)纳入回归方程后,贸易便利化水
(2)将经济实力( PGDP) 纳入回归方程后,贸易 平的估计系数仍然显著为正,Fin 同样在 1% 的
便利化水平对全球价值链嵌入度仍然具有显著 显著水平下对全球价值链嵌入具有促进作用。
的促进作用。 PGDP 的回归系数为负,且在 1% 列(5) 将基础设施( Inf) 纳入回归方程后,贸易
的水平下对被解释变量具有显著影响。 一般来 便利化水平对全球价值链嵌入度仍然具有显著
说,PGDP 水平高的国家经济规模较大,国内产 的促进作用。 Inf 的回归系数显著为正,即以互
业链较为完整,在国际生产分工中不会过度依 联网为代表的基础设施的完善程度和普及程度
赖中间产品,因此全球价值链 嵌 入 度 较 低 [5] 。 对各国在全球价值链中的嵌入具有显著的促进
列(3)将科研水平(Tech) 纳入回归方程后,贸易 作用。 互联网的使用降低了交流成本和搜寻信

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